數學好=編程能力強?MIT新發現:二者激活大腦區域並不同

2020-12-21 量子位

金磊 發自 凹非寺量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

都說學編程就像學一門新的語言,但事實真的如此嗎?

不不不,起碼在讀代碼這件事上,你的大腦可不這麼認為。

最近,MIT神經科學家在eLife期刊發表了一項新研究:

在讀代碼的時候,並不會激活人類大腦涉及語言處理的區域。

相反,激活的是一個叫做多需求(multiple demand,MD)網絡的分布式網絡。

而這個MD網絡,通常在人們處理比較複雜的認知任務時被激活。

舉個例子,數學問題、填字遊戲等……

怪不得……看別人的代碼,一直有種很痛苦的趕腳,原來它真的是很「燒腦」啊!

讀代碼時,你的大腦會發生什麼?

或許你會認為,代碼嘛,本質上就是解決數學或邏輯相關的問題,那讀代碼會激活MD網絡也是可以理解的。

Too simple,too naive.

MIT的研究人員進一步發現:

儘管讀代碼的時候激活了MD網絡,但和數學、邏輯問題相比,它似乎更加依賴這個網絡的不同部分。

也就是說,讀代碼時大腦的工作狀態,還不能精確複製解數學問題時的大腦認知需求。

通訊作者Anna A Ivanova這樣表述道:

理解計算機代碼,不同於語言,也不同於數學和邏輯,仿佛是它自己的事情一樣。

嗯,有種「VIP專屬區域」的味道了。

研究人員測試的程式語言主要有2個:一個是Python;另一個是在少兒編程較火的可視化程式語言ScratchJr

測試對象是兩組年輕人,分別對上述2個程式語言達到了精通狀態。

大致的測試過程是讓這些年輕人平躺,工作人員會給他們展示代碼片段文字描述(如上圖所示),並讓他們預測這些代碼將產生什麼樣的結果。

在這個過程當中,研究人員還會用腦功能磁共振成像(fMRI)來掃描,以此來檢測這些年輕人大腦的活動。

上述的實驗是這次研究的「主實驗」(上圖A),除此之外,還有額外的2個「副實驗」(上圖B,與定位器相關):

MD System Localizer:困難模式,在出現的8個藍色方塊中,一次性記住2個的位置;簡單模式,在出現的4個藍色方塊中,一次性記住1個的位置。Language System Localizer:包括一個句子,以及非單詞(一次出現一個)。對測試對象掃描過後,便得到了如下結果。

圖中的A展示了MD網絡在大腦左半球和右半球的位置,以及大腦涉及語言的區域。

B和C分別展示了在讀Python和ScratchJr代碼或文本時,通過fMRI掃描得到的響應反饋情況。

再具體的,SR代表句子閱讀,NR代表非單詞閱讀,SP表示句子問題,CP表示代碼問題。

從實驗結果難看出,大腦中的語言區域,幾乎對代碼問題(CP)沒有反應,或者說反應極低。

但十分意外的是,在讀代碼過程中,主要激活了MD網絡,活動分布在大腦的額葉和頂葉。

Anna A Ivanova對此表示道:

MD網絡幾乎可以做任何具有認知挑戰性的事情。

然而,先前的研究表明,數學和邏輯問題似乎主要依賴於左腦的MD區域,而涉及空間導航的任務對右腦的激活程度要高於左腦。

MIT這次的研究表明,讀代碼過程中,似乎同時激活了MD網絡的左右兩個部分;並且,讀ScratchJr代碼時,對右側大腦的激活程度略高於左側大腦。

同時也推翻了以往的認知,即讀代碼時大腦的活動,和數學邏輯相同。

到底更傾向於「數學邏輯」還是「語言」?

對於人們在處理代碼過程中,大腦的活動機制,更加傾向於「數學邏輯」還是「語言」,這個問題並不是第一次被拿出來研究。

正如Anna A Ivanova所述,關於大腦如何學習編程,有兩種思想派系:

有人認為,為了擅長編程,人們必須強化數學能力。另一種觀點是,由於編程和語言之間的相似性,語言技能可能更具相關性。

第一次利用科學成像工具來做這方面研究的,需要追溯的2014年。

來自帕紹大學(德國)、CMU等機構聯手,對程式設計師大腦如何理解代碼做了研究。

當時所採用的方法依舊是fMRI,參與測試的是17名精通Java的學生。

被測試的學生,每個人都需要閱讀不同的幾段Java代碼片段,且難度相似,因此研究人員可以平均得到的大腦成像數據。

這項研究雖然並沒有得到非常有力的結果,但第二作者表示:

讀代碼更像「語言」,是錯誤的。

除了MIT這次在eLife發表的研究外,同期還有一篇配套論文,來自約翰·霍普金斯大學。

他們的研究也表明,讀代碼的過程中,大腦眾多的MD網絡被激活,而不是與語言相關的區域。

至於在讀代碼時,大腦是否有專屬的「工作區域」,MIT研究人員表示:

雖然沒有任何似乎明確的「編程區域」,但這種專屬的大腦活動,可能在具備更多編程經驗的人身上會有發展。

實驗團隊介紹

這項研究來自MIT腦與認知科學系。

本研究的第一作者是Anna A Ivanova,是MIT的一名研究生,對語言和語義處理的神經基礎感興趣。

另外一位通訊作者叫做Evelina Fedorenko,目前在MIT腦與認知科學系助理教授。

參考連結:

https://elifesciences.org/articles/58906https://www.zdnet.com/article/reading-software-code-activates-the-part-of-your-brain-used-for-crossword-puzzles-and-logic-problems/https://www.fastcompany.com/3029364/this-is-your-brain-on-code-according-to-functional-mri-imaging

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